AIの科学研究利用における信頼性確保の重要性と反復的アプローチの必要性について解説しています。
この増加の要因の一つが生成AIの進展です。
多くの人が生成AIを試し、その機能に驚いている一方で、科学研究におけるAIの利用は容易ではないとFrancis Crick InstituteのCIOであるJames Fleming氏は述べています。
彼は、AIを科学に応用することと一般公開される大規模言語モデル（LLM）を作ることは全く異なると強調しています。
科学の世界では、仮説を証明することが求められ、ほぼ正しいモデルを公開するだけでは不十分です。
特に医療分野では、実際の応用において高い確実性が必要です。
Fleming氏は、AIの使用は「諸刃の剣」であり、研究プロセスの高速化を助ける一方で、新しい結論を導く際には高い信頼性が求められると指摘しています。
Francis Crick Instituteは、AIのプロセスを明確にするために反復的なアプローチを採用しており、研究者がAIモデルを自信を持って使用できるようにしています。
このアプローチは、既存の科学的方法論を強化し、具体的なデータを得ることを目指しています。
Fleming氏のチームは、顕微鏡検査から得られる高密度画像をデータに変換し、AIモデルを活用することで迅速な研究成果を実現しています。
また、AIを用いた発見に関する研究も行っており、その際には厳しい制約があることを認識し、逆方向の研究を行うことで新たな知見を得ています。
このように、反復的なアプローチは次の実験への道筋を示す重要な手段となっています。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/e471fd57a461188702900958d197e13b7b0a5a12